La inteligencia artificial (IA) está permeando casi todos los aspectos de nuestras vidas, desde soluciones de transporte hasta aplicaciones de transmisión de video. Esto incluye al gobierno, donde la IA está teniendo un impacto cada vez mayor. A continuación, se presentan dos ejemplos:

Emma chatbot: El Servicio de Ciudadanía e Inmigración de los Estados Unidos recibe una cantidad considerable de solicitudes de servicio diariamente. En respuesta, se implementó un chatbot llamado Emma para responder preguntas sobre inmigración. Emma, que puede operar tanto en inglés como en español, maneja más de un millón de consultas de inmigración al mes.

Firebird framework: Desarrollado en conjunto por Georgia Tech y el Departamento de Rescate de Incendios de Atlanta, Firebird ayuda a la Ciudad de Atlanta a priorizar los edificios para inspección según el riesgo de incendio. La adopción generalizada de la IA ha sido más lenta en el gobierno que en el sector privado. Dada la magnitud del impacto que la IA podría tener en las entidades públicas, es importante comprender los obstáculos que dificultan la adopción sistemática de la IA en el gobierno.

A través de una extensa consulta con las partes interesadas, hemos identificado cinco barreras clave para la adopción de la IA en el gobierno:

1. Uso efectivo de los datos: Vivimos en un mundo digital y cada día dejamos un rastro de datos digitales, desde el recuento de pasos hasta los patrones de navegación en Internet. IBM estimó en 2017 que el 90% de los datos del mundo se habían creado en los últimos dos años. El problema es que nuestras organizaciones, tanto públicas como privadas, no fueron creadas para manejar y aprovechar este volumen y variedad de datos. La mayoría de las organizaciones tienen una comprensión muy rudimentaria de sus activos de datos (es decir, los datos que poseen y la infraestructura que almacena esos datos) y tratar de responder incluso preguntas básicas como cuántas bases de datos existen dentro de la organización, qué base de datos contiene qué información o cómo se recopilan los datos en primer lugar, puede ser un desafío. Este es un problema significativo dado que los datos son el combustible que impulsa las soluciones de IA modernas. Un obstáculo paralelo es que la mayoría de las organizaciones no tienen procesos de gobernanza de datos establecidos, como propietarios de datos designados, un campeón de datos empresariales, como un Director de Datos Principal; herramientas para que sus empleados accedan y aprovechen de manera segura y eficiente los datos empresariales, o prácticas para gestionar y garantizar la privacidad e integridad de los datos. Las organizaciones que no poseen las capacidades para comprender y gestionar sus datos no pueden aprovechar la IA.
2. Habilidades en datos e IA: Las habilidades en gestión de datos e IA escasean. Si bien la curva de aprendizaje para la gestión de datos es relativamente superable, obtener las habilidades necesarias para desarrollar soluciones de IA es mucho más difícil. Las organizaciones valoran atraer talento de IA de alta calidad, lo que eleva la compensación y dificulta que las organizaciones con presupuestos de contratación más pequeños, como el gobierno, atraigan a los mejores candidatos. Las agencias públicas se encuentran sin habilidades básicas en IA, lo que dificulta su capacidad para implementar y operar soluciones de IA.

La adopción de la IA en el gobierno presenta desafíos únicos, pero también ofrece oportunidades significativas para mejorar la eficiencia y la calidad de los servicios públicos. Superar las barreras identificadas requerirá una inversión en infraestructura de datos, capacitación en habilidades de IA y una estrategia clara para la implementación de soluciones de IA en el gobierno. Solo a través de una adopción efectiva de la IA, el gobierno podrá aprovechar todo su potencial para beneficiar a los ciudadanos y mejorar la toma de decisiones en el ámbito público.